基于非线性因果效应的间歇过程软测量方法

针对间歇过程的最终产品质量只能在生产结束后进行离线测量，质量反馈严重滞后，且需要较高的人力和时间成本问题，为了设计准确性高、解释性强的数据驱动软测量方法，提出了基于非线性因果效应的间歇过程软测量方法．首先，针对间歇过程影响因素较多、多变量关联耦合等问题，提出基于信息论的非线性因果效应度量方法，实现间歇过程因果特征的自动选择；然后，考虑间歇过程的多时段特性，在分时段因果特征选择的基础上，提出多时段模型集成的最终产品质量在线预测方法，在因果和预测两个层面上赋予数据驱动模型可解释性；最后，以注塑成型过程这一典型的间歇过程为例，通过工业现场数据及对比实验，验证了所提出方法的有效性．